文件名称:
基于机器视觉的铁路轨道扣件缺失实时检测方法
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文件大小: 955kb
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上传时间: 2021-03-07
详细说明：根据现代铁路对自动检测技术的实时性和自适应性的要求，对缺失的轨道扣件的检测是铁路日常检查的重要组成部分。 提出了一种基于机器视觉的实时检测方法。 根据机器视觉的基本原理，设计了带有LED辅助光源罩的图像采集装置。 利用切换中值滤波和改进的Canny边缘检测方法，结合图像边缘梯度的稳定性和紧固件边缘轮廓的稳定性，对紧固件边缘特征进行自适应图像增强，通过基于曲线的模板匹配实现对缺失紧固件的实时检测。特征投影。 实验后，每幅图像的平均处理时间为245.61ms，正确识别率为85.8％，该方法具有一定的适应性，可支持高达3.85m / s的实现速度，满足实际要求。实时实际运行中缺少紧固件的实时检测要求。 基于机器视觉的轨道损伤检测方法在图像采集过程中经常受到噪声干扰。 本文提出了一种改进的中值滤波算法，以解决图像中出现的噪声滤波问题。 算法指出矩形过滤器窗口中的上三角块作为标记点，并在上三角块中找到灰度值以替换处理点的灰度值。 通过对该算法和其他算法的仿真实验，结果表明该算法是有效的，并且可以有效减少算法的运行时间。
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